9787030226365 可重入制造系统的控制 科学出版社 张洁,吴立辉,翟文彬 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张洁，吴立辉，翟文彬 著

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• 可重入制造系统
• 控制
• 科学出版社
• 张洁
• 吴立辉
• 翟文彬
• 工业自动化
• 制造工程
• 控制工程
• 系统工程

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030226365

商品编码：29590697746

包装：平装

出版时间：2009-01-01

基本信息

书名：可重入制造系统的控制

定价：55.00元

作者：张洁,吴立辉,翟文彬

出版社：科学出版社

出版日期：2009-01-01

ISBN：9787030226365

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

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内容提要

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本书主要从可重入制造系统的控制体系结构、控制方法和控制性能分析方法等角度对可重入制造系统控制问题进行介绍。重点介绍可重入制造系统的分层自适应控制体系结构、分层协同控制技术、重调度控制技术、预测控制系统控制的实验证平台和在企业车间的信息化系统进行介绍。实例验证表明，本书提出的方法和技术可能效减少晶圆在制品库存，缩短晶圆产品交货期，提高半导体生产线的整体设备利用率，提高半导体企业的市场响应速度。
本书可以为从事可重入系统控制等领域研究的科研人员、半导体企业信息化咨询顾问和项目实施工程师等提供参考与帮助；也可以作为机械工程、工业工程、自化、计算机工程、管理工程等相关专业的研究生和高年级本科生的教材和参考书。

目录

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前言
第１章　绪论
　1.1　制造系统
　　1.1.1　制造系统的概念
　　1.1.2　柔性制造系统
　　1.1.3　敏捷制造系统
　　1.1.4　网络化制造系统
　　1.1.5　可重入制造系统
　1.2　制造系统的信息化
　　1.2.1　信息化
　　1.2.2　制造系统作息化的定义与特点
　　1.2.3　制造系统的信息模型
　　1.2.4　可重入制造系统的信息化模型
　1.3　制造系统的控制
　　1.3.1　制造系统控制的目的及意义
　　1.3.2　制造系统的控制体系结构
　　1.3.3　制造系统的控制方法
　　1.3.4　制造系统控制的性能分析方法
　　1.3.5　可重入制造系统的控制
　1.4　本书的主要内容
　1.5　本章小结
　参考文献
第２章　半导体制造系统介绍
　2.1　概述
　2.2　半导体制造产业的战略意义
　2.3　半导体制造系统工艺
　　2.3.1　半导体单晶硅片制备工艺
　　2.3.2　半导体制造前道工艺
　　2.3.3　半导体制造后道工艺
　　2.3.4　可重入制造系统的工艺范围
　2.4　半导体制造系统的组成及特点
　　2.4.1　半导体制造系统的构成
　　2.4.2　半导体制造系统的特点
　2.5　可重入制造系统控制的需求
　2.6　本章小结
　参考文献
第３章　可重入制造系统的分层自适应控制系结构
　3.1　概述
　3.2　可重入制造系统的控制体系结构研究现状
　　3.2.1　集中式控制体系结构
　　3.2.2　递阶式控制体系结构
　　3.2.3　分布式控制体系结构
　3.3　可重入制造系统的分层适应控制机制
　　3.3.1　可重入制造系统的控制功能
　　3.3.2　可重入制造系统的控制机制
　3.4　可重入制造系统的分层自适应控制体系结构
　　3.4.1　可重入制造系统控制体系结构构成
　　3.4.2　可重入制造系统控制体系结构的特点
　3.5　本章小结
　参考文献
第４章　可重入制造系统控制方法基础
　4.1　概述
　4.2　运筹学
　　4.2.1　概述
　　4.2.2　运筹学在 RMS 中的应用
　4.3　启发式规则
　　4.3.1　概述
　　4.3.2　启发式规则在 RMS 中的应用　
　4.4　人工智能方法
　　4.4.1　人工神经网络
　　4.4.2　模糊逻辑
　　4.4.3　基于 Agent 的方法
　　4.4.4　人工智能方法在 RMS 中的应用
　4.5　计算智能方法
　　4.5.1　概述
　　……
第５章　可重入制造系统的分层协同控制技术
第６章　可重入制造系统的重调度控制技术
第７章　可重入制造系统的预测控制技术
第８章　可重入制造系统的物流控制技术
第９章　可重入制造系统的性能分析技术
0章　可重入制造系统的试验平台
1章　半导体制造系统控制软件及应用
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《现代制造过程优化与智能控制》 图书简介 在日新月异的工业4.0时代，制造业正经历着前所未有的变革。传统制造模式的局限性日益凸显，如何提高生产效率、降低成本、增强柔性、实现智能化已成为企业发展的核心挑战。本书《现代制造过程优化与智能控制》正是为了应对这一时代需求而精心编撰，它系统地阐述了现代制造过程中涵盖的各种先进控制理论、优化方法以及智能化技术，旨在为读者提供一套全面深入的理论框架和实践指导，助力企业迈向更高效、更智能、更具竞争力的未来。 本书并非简单罗列技术术语，而是深入剖析了现代制造系统在设计、运行和管理等各个环节中遇到的共性问题，并提出了系统性的解决方案。我们将从制造过程的基本原理出发，逐步深入到复杂系统的建模、分析、优化与控制。在理论层面，本书融汇了控制理论、运筹学、信息科学、人工智能等多个学科的精髓，力求为读者构建起一个完整且相互关联的知识体系。在实践层面，本书强调理论与实际的结合，通过大量的案例分析和模拟仿真，帮助读者理解抽象概念在真实工业场景中的应用，从而提升解决实际问题的能力。 第一篇：现代制造系统的基础理论与建模 本篇将为读者打下坚实的理论基础，介绍构成现代制造系统的关键要素以及如何对其进行准确的描述和分析。 第一章 现代制造系统概述： 深入探讨现代制造业的发展趋势，包括数字化、网络化、智能化等关键特征。我们将解析不同类型的制造系统，如离散制造、流程制造、柔性制造等，并讨论它们各自的特点、优势以及在不同工业领域中的应用。本章还将介绍制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）等信息化管理系统在现代制造中的核心作用，以及它们与控制系统之间的联动关系。理解这些基础概念，是后续深入学习复杂控制和优化方法的前提。 第二章 制造过程的数学建模： 建模是理解和控制复杂系统的第一步。本章将介绍多种适用于制造过程的数学建模方法，包括但不限于： 状态空间模型： 适用于描述动态系统的演变规律，能有效表达系统的内在状态和输入输出关系。我们将讲解如何从物理机理或实验数据出发构建状态空间模型，并讨论其在仿真和控制设计中的应用。 传递函数模型： 适用于线性时不变系统的分析，简洁直观地表达系统输入与输出之间的频率响应特性。我们将介绍如何通过拉普拉斯变换等工具进行传递函数模型的建立和简化。 混合系统模型： 考虑到制造过程中常包含离散事件（如工件到位、设备故障）和连续变量（如温度、压力）的耦合，本章将重点介绍如何利用Petri网、有限状态机等方法对混合系统进行建模，这对于描述和控制具有复杂逻辑的制造过程至关重要。 基于数据的建模方法： 随着数据采集技术的进步，基于数据驱动的建模方法越来越受到重视。我们将介绍回归分析、神经网络、支持向量机等机器学习技术在制造过程建模中的应用，以及如何利用这些方法从历史数据中学习系统的行为模式。 第三章 制造过程的性能指标与分析： 准确评估制造系统的性能是进行优化和改进的基础。本章将详细介绍衡量制造系统性能的关键指标，例如： 效率指标： 设备利用率、生产周期、吞吐量、一次性合格率等，分析影响这些指标的因素。 质量指标： 产品尺寸精度、表面粗糙度、化学成分稳定性等，以及与控制系统相关的稳态误差、瞬态响应等。 柔性与适应性指标： 系统在面对产品变化、生产批量调整、故障干扰时的响应速度和调整能力。 成本指标： 能源消耗、材料损耗、维护成本等，以及如何通过控制和优化降低这些成本。 可靠性与安全性指标： 系统故障率、平均故障间隔时间（MTBF）、安全性保障措施等。 我们将探讨如何利用系统辨识技术和仿真工具对现有制造过程进行性能分析，并识别出性能瓶颈和改进机会。 第二篇：现代制造过程的优化技术 本篇将聚焦于如何利用各种优化算法，在满足性能要求的前提下，实现制造过程的最优运行。 第四章 目标规划与多目标优化： 实际制造过程中往往需要同时考虑多个相互冲突的目标，例如提高产量、降低能耗、保证质量等。本章将系统介绍目标规划的基本原理，包括单目标优化和多目标优化问题的建模方法。我们将讲解如何利用层次分析法（AHP）、模糊综合评价等技术处理主观性较强的评价指标，并通过Pareto最优解的概念来求解多目标问题，找到在不同目标之间进行权衡的最佳解决方案。 第五章 启发式搜索与元启发式算法： 对于一些复杂和大规模的优化问题，传统的解析方法可能难以获得最优解。本章将介绍一系列强大的启发式搜索算法，它们通过模拟自然界或人类的搜索过程，能够在可接受的时间内找到高质量的近似最优解。我们将深入讲解： 遗传算法（GA）： 模拟生物进化机制，通过选择、交叉、变异等操作寻找最优解。 粒子群优化（PSO）： 模拟鸟群或鱼群的觅食行为，通过粒子间的协同搜索来优化目标函数。 模拟退火算法（SA）： 模拟固体材料退火过程，通过随机跳跃来避免陷入局部最优。 蚁群算法（ACO）： 模拟蚂蚁寻找食物路径的行为，通过信息素的累积来发现最优路径。 我们将结合制造过程中的具体问题，例如排产调度、资源分配、工艺参数优化等，来演示这些算法的应用。 第六章 优化控制策略： 将优化思想与控制理论相结合，可以设计出更高效、更具前瞻性的控制策略。本章将介绍： 模型预测控制（MPC）： 基于系统的预测模型，在每个控制周期内滚动求解一个优化问题，计算未来一段时间的最优控制序列，并只执行第一个控制律。我们将详细讲解MPC的原理、模型预测、滚动优化和反馈校正等环节，以及其在处理约束和多变量耦合方面的优势。 自适应优化控制： 针对制造过程参数随时间变化的特点，本章将介绍如何设计能够实时调整控制参数的自适应控制策略，以维持最优运行状态。 第三篇：现代制造过程的智能控制技术 本篇将重点探讨人工智能技术在制造过程控制中的应用，实现更高级别的自动化和智能化。 第七章 模糊逻辑控制与专家系统： 模糊逻辑控制能够有效地处理制造过程中固有的模糊性和不确定性。本章将介绍模糊集合理论、模糊规则的建立、模糊推理过程以及模糊控制器的设计与实现。此外，我们还将探讨基于知识的专家系统在故障诊断、工艺参数推荐等方面的应用，以及如何构建能够模拟人类专家决策过程的智能系统。 第八章 神经网络与深度学习在制造中的应用： 神经网络作为强大的模式识别和函数逼近工具，在现代制造中展现出巨大的潜力。本章将深入讲解： 前馈神经网络（FNN）： 用于建立输入与输出之间的非线性映射关系，例如预测设备故障、优化工艺参数。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 适用于处理序列数据，例如预测生产过程的时序变化，识别异常事件。 卷积神经网络（CNN）： 在图像识别和模式分析方面表现出色，例如用于产品质量检测、视觉伺服控制。 深度学习模型： 介绍更复杂的深度学习架构，如生成对抗网络（GANs）、注意力机制等，以及它们在复杂制造场景中的前沿应用。 我们将通过具体案例，例如基于神经网络的故障诊断系统、基于深度学习的产品缺陷检测系统等，来展示这些技术的实际价值。 第九章 强化学习与智能决策： 强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优策略的方法。本章将介绍强化学习的基本原理，包括状态、动作、奖励、策略等概念。我们将重点讲解： Q-Learning： 一种经典的离线强化学习算法。 深度强化学习（DRL）： 将深度学习与强化学习结合，能够处理高维度的状态空间，例如用于机器人路径规划、无人驾驶调度、生产线参数自优化等。 我们将探讨如何利用强化学习解决制造过程中的序列决策问题，实现自主学习和智能决策。 第十章 制造过程的协同控制与网络化智能： 随着物联网（IoT）和工业互联网的发展，制造系统正朝着网络化和协同化的方向发展。本章将介绍： 分布式控制系统（DCS）与现场总线技术： 实现多台设备间的协同工作和信息共享。 基于云平台的制造优化： 利用云计算资源进行大规模数据分析、模型训练和优化计算。 数字孪生技术： 构建物理实体的虚拟映射，实现远程监控、模拟仿真和预测性维护。 多智能体系统（MAS）： 构建由多个独立的智能体组成的系统，它们之间可以进行通信、协调和合作，共同完成复杂的制造任务。 我们将分析这些技术如何促进制造系统整体效率的提升，并实现更高级别的智能化和柔性化。 第四篇：案例分析与实践应用 第十一章 典型制造过程的优化与控制案例： 本章将精选多个工业领域的典型制造过程，例如汽车制造、电子产品组装、化工流程、航空航天制造等，深入剖析这些过程的特点、面临的挑战以及书中介绍的优化与控制技术的具体应用。通过详细的案例分析，读者可以更直观地理解理论知识在实际生产中的转化过程，学习如何根据具体问题选择合适的建模方法、优化算法和控制策略。 第十二章 仿真平台与软件工具介绍： 为了帮助读者更好地掌握书中的理论和方法，本章将介绍常用的制造过程仿真平台和软件工具，例如MATLAB/Simulink、Arena、AnyLogic、Python的科学计算库（NumPy, SciPy, Pandas）以及机器学习框架（TensorFlow, PyTorch）等。我们将简要介绍这些工具的功能和使用方法，并提供一些入门级的指导，鼓励读者通过实践来加深理解。 本书的特点与价值： 《现代制造过程优化与智能控制》以其体系化、前沿性、实践性为鲜明特点。 体系化： 本书系统地梳理了从基础建模到高级智能控制的完整技术链条，内容结构清晰，逻辑严谨，便于读者循序渐进地学习。 前沿性： 书中涵盖了当前制造领域最热门和最前沿的理论与技术，包括深度学习、强化学习、数字孪生等，帮助读者紧跟时代步伐。 实践性： 大量的案例分析、仿真演示和对软件工具的介绍，使得本书不仅是一本理论著作，更是一本实用的操作指南，能够直接指导读者解决实际生产问题。 本书的读者对象广泛，包括但不限于： 高校相关专业的学生： 如自动化、控制科学与工程、机械工程、计算机科学与技术、工业工程等专业的本科生、硕士生和博士生。 科研人员： 致力于制造过程优化、智能控制、人工智能等领域的研究人员。 企业工程师与技术人员： 如生产工程师、工艺工程师、自动化工程师、控制工程师、IT工程师等，他们希望通过学习先进技术提升企业生产效率和竞争力。 企业管理人员： 希望了解和应用新技术来推动企业数字化转型和智能化升级的管理层。 通过阅读本书，读者将能够： 深刻理解现代制造系统的运行机理和关键技术。 掌握构建和分析制造过程数学模型的各种方法。 熟练运用多种优化算法解决生产调度、资源分配等问题。 理解和应用神经网络、模糊逻辑、强化学习等智能控制技术。 具备独立设计和实施制造过程优化与智能控制方案的能力。 有效提升制造过程的效率、质量、柔性和智能化水平，从而增强企业核心竞争力。 本书的出版，旨在成为推动中国制造业向高端化、智能化、绿色化发展的重要理论和技术支撑，为建设制造强国贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书的章节安排，我感到一种非常清晰的逻辑推导过程。作者们显然花费了大量精力来构建一个循序渐进的学习路径。开头部分对基础概念的界定和铺垫扎实而严谨，没有急于深入复杂模型，而是先确保读者对“可重入”这个核心思想有深刻的理解。随着章节深入，复杂的数学工具和控制理论开始登场，但令人欣慰的是，每引入一个新的理论框架，都会紧接着通过一个贴合实际的例子进行直观的解释，极大地降低了理解难度。这种从宏观到微观、从理论到应用的过渡处理得非常平滑自然，使得即便是初学者也能逐步跟上节奏，而不是被突如其来的高深理论吓退。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，硬壳精装，摸上去有种沉甸甸的质感，一看就知道是下了本的用心之作。封面设计简洁大气，虽然是专业的学术书籍，但排版布局却透着一股现代感，不像有些技术书籍那样枯燥乏味。内页的纸张选择也相当考究，白度适中，印刷清晰锐利，即便是复杂的公式和图表也能看得一清二楚，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。我个人尤其欣赏出版社在细节上的把控，比如书脊的书名和作者信息烫金的处理，不仅提升了整体的档次，也方便在书架上快速识别。翻阅时，那种纸张轻微摩擦发出的“沙沙”声，对于一个爱书人来说，本身就是一种享受。这样的用心，让人感觉这不是一本简单的教材，而是一件值得珍藏的作品。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例分析的深度和广度上，真正体现了其学术价值。我翻阅了其中关于柔性制造单元调度优化那一章，书中不仅提出了理论模型，更令人印象深刻的是，它还探讨了不同工业标准下数据接口的兼容性问题。这远超出了纯粹的数学推导范畴，直接触及了工程实践中的痛点。作者们似乎拥有丰富的现场经验，他们讨论的问题不是象牙塔里的假设，而是真实生产线中可能遇到的延迟、冲突和资源受限。每一个案例的讨论都配有详细的仿真结果分析，图表的数据点标注得极其精确，让人不得不信服其结论的可靠性。这种理论与实践深度融合的写作风格，极大地提升了这本书的实用价值。

评分☆☆☆☆☆

语言风格上，这本书的作者群展现了一种难得的平衡感。在描述核心算法和定理时，语言精准、逻辑严密，完全符合严肃学术著作的要求，每一个词语的选择都经过了深思熟虑，不留歧义。然而，在撰写前言、致谢以及某些概念引入的小节时，笔锋又变得温和而富有启发性，仿佛一位经验丰富的导师在耳边娓娓道来，鼓励读者去探索未知。这种在严谨与亲和之间自如切换的能力，使得整本书读起来既有学术的厚重感，又不失阅读的愉悦性。特别是某些关键定理的证明过程，作者采用了多角度的论述方式，照顾了不同背景读者的理解习惯，这一点非常值得称赞。

评分☆☆☆☆☆

购买这本书的动机，原本是想在我的研究方向上寻找一些新的理论视角。阅读过程中，我发现它不仅仅提供了解答，更重要的是，它提出了更多值得深思的问题。例如，在关于动态环境下的鲁棒性设计这一部分，作者提出了一个关于“信息熵与系统响应时间”之间潜在非线性关系的猜想，虽然书中并未完全证实，但这个提问本身就极具启发性，直接点亮了我接下来的几个月的研究方向。这本书没有把话说死，而是为读者留下了广阔的想象和探索空间，这种“授人以渔”的教育理念，是衡量一本优秀学术著作的黄金标准。它成功地激发了我从一个应用者转变为一个思考者的过程。